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Enregistrement W4388595568 · doi:10.1093/eurheartj/ehad655.2879

Sex differences in incidence of self-reported adverse drug reactions after percutaneous coronary intervention

2023· article· en· W4388595568 sur OpenAlexaff
Trond Røed Pettersen, Jan Schjøtt, Heather Allore, Bjørn Bendz, Britt Borregaard, Bengt Fridlund, Heather D. Hadjistavropoulos, Alf Inge Larsen, Jan Erik Nordrehaug, Trine Bernholdt Rasmussen, Svein Rotevatn, Irene Valaker, Tore Wentzel‐Larsen, Tone M Norekvål

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneous coronary interventionIncidence (geometry)Conventional PCIOdds ratioInternal medicineAcute coronary syndromeMedical recordCohortLogistic regressionPediatricsMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Despite experiencing adverse drug reactions (ADRs) more often than men, the proportion of women participating in clinical drug trials is low. Thus, evidence for sex differences in the incidence of ADRs is limited. Aim To determine sex differences in incidence of self-reported ADRs after percutaneous coronary intervention (PCI). Further, to determine whether receiving information about ADRs is associated with sex. Methods CONCARDPCI is a prospective multicentre cohort study (N=3417) conducted at seven referral PCI centres in two Nordic countries. Clinical data were collected from patients’ medical records. Socio-demographic characteristics were obtained by self-report after PCI. Two questions from the Heart Continuity of Care Questionnaire (HCCQ) were used to determine if information about potential ADRs was received before hospital discharge. De novo created questions were used to determine if patients reported ADRs from prescribed therapy. Questionnaires were distributed two- (T1), six- (T2), and twelve months (T3) after hospital discharge to assess the incidence of self-reported ADRs in a longitudinal perspective. Logistic regression was utilised to scrutinize the aims, reported as odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs). Results Patients were predominantly male (78%), with a mean age of 65 years (SD 11). Female patients were older (68, SD 10). Acute coronary syndrome was the most frequent cause of admission for PCI (62%). At T1, 2656 of the included patients responded to the questions from the HCCQ. Of these, 1019 patients (39%) reported being informed of potential ADRs from prescribed therapy, 1075 patients (42%) reported not having been informed, 511 patients (20%) reported ‘Hard to decide’, and 51 (2%) reported ‘Not applicable’. Patients reporting ‘Hard to decide’ or ‘Not applicable’ were excluded from further analysis. Women were less likely to receive information than men (OR 0.58, CI 0.45 – 0.75, p<0.001). For the total study population, 42%, 49% and 40% reported ADRs at T1-T3 respectively. After adjusting for sociodemographic and clinical variables, the incidence of self-reported ADRs were significantly higher in women compared to men at T1 (OR 1.71, CI 1.36 – 2.15, p<0.001), T2 (OR 1.89, CI 1.49 – 2.38, p<0.001), and T3 (OR 1.79, CI 1.40 – 2.28, p<0.001). Conclusion Women report significantly more ADRs from prescribed therapy than men after PCI. However, they are less likely to receive information about potential ADRs compared to men. Efforts to improve communication on ADRs and gender equity should be a priority.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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